{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "1dca9252",
   "metadata": {
    "origin_pos": 0
   },
   "source": [
    "# 层和块\n",
    "`sec_model_construction`\n",
    "\n",
    "之前首次介绍神经网络时，我们关注的是具有单一输出的线性模型，整个模型只有一个输出。  \n",
    "注意，单个神经网络  \n",
    "（1）接受一些输入；   \n",
    "（2）生成相应的标量输出；  \n",
    "（3）具有一组相关 *参数*（parameters），更新这些参数可以优化某目标函数。  \n",
    "\n",
    "然后，当考虑具有多个输出的网络时，我们利用矢量化算法来描述整层神经元。\n",
    "像单个神经元一样，层\n",
    "（1）接受一组输入，  \n",
    "（2）生成相应的输出，  \n",
    "（3）由一组可调整参数描述。  \n",
    "当我们使用softmax回归时，一个单层本身就是模型。  \n",
    "然而，即使我们随后引入了多层感知机，我们仍然可以认为该模型保留了上面所说的基本架构。  \n",
    "\n",
    "对于多层感知机而言，整个模型及其组成层都是这种架构。  \n",
    "整个模型接受原始输入（特征），生成输出（预测），并包含一些参数（所有组成层的参数集合）。  \n",
    "同样，每个单独的层接收输入（由前一层提供），生成输出（到下一层的输入），并且具有一组可调参数，这些参数根据从下一层反向传播的信号进行更新。  \n",
    "\n",
    "事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。  \n",
    "例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152架构就有数百层，这些层是由*层组*（groups of layers）的重复模式组成。\n",
    "这个ResNet架构赢得了2015年ImageNet和COCO计算机视觉比赛的识别和检测任务 `He.Zhang.Ren.ea.2016`。\n",
    "目前ResNet架构仍然是许多视觉任务的首选架构。\n",
    "在其他的领域，如自然语言处理和语音，层组以各种重复模式排列的类似架构现在也是普遍存在。\n",
    "\n",
    "为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络*块*的概念。\n",
    "*块*（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。\n",
    "使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件，这一过程通常是递归的，如 `fig_blocks` 所示。  \n",
    "通过定义代码来按需生成任意复杂度的块，我们可以通过简洁的代码实现复杂的神经网络。  \n",
    "\n",
    "![多个层被组合成块，形成更大的模型](../img/blocks.svg)\n",
    "`fig_blocks`\n",
    "\n",
    "从编程的角度来看，块由*类*（class）表示。\n",
    "它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数，并且必须存储任何必需的参数。\n",
    "注意，有些块不需要任何参数。\n",
    "最后，为了计算梯度，块必须具有反向传播函数。\n",
    "在定义我们自己的块时，由于自动微分（在 `sec_autograd` 中引入）提供了一些后端实现，我们只需要考虑前向传播函数和必需的参数。\n",
    "\n",
    "在构造自定义块之前，(**我们先回顾一下多层感知机**) `sec_mlp_concise` 的代码。\n",
    "下面的代码生成一个网络，其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层，然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "9895e279",
   "metadata": {
    "origin_pos": 2,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[-0.2974,  0.1068,  0.0099, -0.1781,  0.1587,  0.1230, -0.3117, -0.0536,\n",
       "          0.3731, -0.0152],\n",
       "        [-0.3031,  0.1003, -0.0341, -0.1570,  0.0858,  0.0935, -0.1519,  0.0605,\n",
       "          0.2892, -0.1222]], grad_fn=<AddmmBackward0>)"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import torch\n",
    "from torch import nn\n",
    "from torch.nn import functional as F\n",
    "\n",
    "net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))\n",
    "\n",
    "X = torch.rand(2, 20)\n",
    "net(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "be949c0e",
   "metadata": {
    "origin_pos": 6,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "在这个例子中，我们通过实例化`nn.Sequential`来构建我们的模型，\n",
    "层的执行顺序是作为参数传递的。\n",
    "简而言之，(**`nn.Sequential`定义了一种特殊的`Module`**)，\n",
    "即在PyTorch中表示一个块的类，\n",
    "它维护了一个由`Module`组成的有序列表。\n",
    "注意，两个全连接层都是`Linear`类的实例，\n",
    "`Linear`类本身就是`Module`的子类。\n",
    "另外，到目前为止，我们一直在通过`net(X)`调用我们的模型来获得模型的输出。\n",
    "这实际上是`net.__call__(X)`的简写。\n",
    "这个前向传播函数非常简单：\n",
    "它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a3ce5ce8",
   "metadata": {
    "origin_pos": 9
   },
   "source": [
    "## 自定义块\n",
    "\n",
    "要想直观地了解块是如何工作的，最简单的方法就是自己实现一个。  \n",
    "在实现我们自定义块之前，我们简要总结一下每个块必须提供的基本功能。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "24ea84f7",
   "metadata": {
    "origin_pos": 11,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "1. 将输入数据作为其前向传播函数的参数。\n",
    "1. 通过前向传播函数来生成输出。请注意，输出的形状可能与输入的形状不同。例如，我们上面模型中的第一个全连接的层接收一个20维的输入，但是返回一个维度为256的输出。\n",
    "1. 计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。通常这是自动发生的。\n",
    "1. 存储和访问前向传播计算所需的参数。\n",
    "1. 根据需要初始化模型参数。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "572894df",
   "metadata": {
    "origin_pos": 12
   },
   "source": [
    "在下面的代码片段中，我们从零开始编写一个块。  \n",
    "它包含一个多层感知机，其具有256个隐藏单元的隐藏层和一个10维输出层。  \n",
    "注意，下面的`MLP`类继承了表示块的类。  \n",
    "我们的实现只需要提供我们自己的构造函数（Python中的`__init__`函数）和前向传播函数。  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "876df867",
   "metadata": {
    "origin_pos": 14,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class MLP(nn.Module):\n",
    "    # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        # 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。\n",
    "        # 这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）\n",
    "        super().__init__()\n",
    "        self.hidden = nn.Linear(20, 256)  # 隐藏层\n",
    "        self.out = nn.Linear(256, 10)  # 输出层\n",
    "\n",
    "    # 定义模型的前向传播，即如何根据输入X返回所需的模型输出\n",
    "    def forward(self, X):\n",
    "        # 注意，这里我们使用ReLU的函数版本，其在nn.functional模块中定义。\n",
    "        return self.out(F.relu(self.hidden(X)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "8327a09c",
   "metadata": {
    "origin_pos": 17
   },
   "source": [
    "我们首先看一下前向传播函数，它以`X`作为输入，\n",
    "计算带有激活函数的隐藏表示，并输出其未规范化的输出值。\n",
    "在这个`MLP`实现中，两个层都是实例变量。\n",
    "要了解这为什么是合理的，可以想象实例化两个多层感知机（`net1`和`net2`），\n",
    "并根据不同的数据对它们进行训练。\n",
    "当然，我们希望它们学到两种不同的模型。\n",
    "\n",
    "接着我们[**实例化多层感知机的层，然后在每次调用前向传播函数时调用这些层**]。\n",
    "注意一些关键细节：\n",
    "首先，我们定制的`__init__`函数通过`super().__init__()`\n",
    "调用父类的`__init__`函数，\n",
    "省去了重复编写模版代码的痛苦。\n",
    "然后，我们实例化两个全连接层，\n",
    "分别为`self.hidden`和`self.out`。\n",
    "注意，除非我们实现一个新的运算符，\n",
    "否则我们不必担心反向传播函数或参数初始化，\n",
    "系统将自动生成这些。\n",
    "\n",
    "我们来试一下这个函数：\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "f7a34ec3",
   "metadata": {
    "origin_pos": 19,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[ 8.5342e-03, -1.2966e-01, -1.2244e-02, -2.2900e-01, -1.4725e-01,\n",
       "          7.9596e-02, -2.9998e-01,  2.8647e-01, -1.6037e-01, -1.3355e-01],\n",
       "        [ 1.7113e-02, -1.4073e-01,  6.1567e-02, -1.1823e-01, -1.6102e-01,\n",
       "         -2.5165e-04, -2.0286e-01,  2.7526e-01, -2.1433e-01, -4.2828e-02]],\n",
       "       grad_fn=<AddmmBackward0>)"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "net = MLP()\n",
    "net(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "37aaa7fc",
   "metadata": {
    "origin_pos": 21
   },
   "source": [
    "块的一个主要优点是它的多功能性。  \n",
    "我们可以子类化块以创建层（如全连接层的类）、整个模型（如上面的`MLP`类）或具有中等复杂度的各种组件。  \n",
    "我们在接下来的章节中充分利用了这种多功能性，比如在处理卷积神经网络时。  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5e373a69-5698-4707-b63b-b9475184c579",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 顺序块\n",
    "\n",
    "现在我们可以更仔细地看看`Sequential`类是如何工作的，回想一下`Sequential`的设计是为了把其他模块串起来。  \n",
    "为了构建我们自己的简化的`MySequential`，我们只需要定义两个关键函数：  \n",
    "\n",
    "1. 一种将块逐个追加到列表中的函数；  \n",
    "1. 一种前向传播函数，用于将输入按追加块的顺序传递给块组成的“链条”。  \n",
    "\n",
    "下面的`MySequential`类提供了与默认`Sequential`类相同的功能。  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "dd09709c",
   "metadata": {
    "origin_pos": 23,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class MySequential(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self, *args):\n",
    "        super().__init__()\n",
    "        for idx, module in enumerate(args):\n",
    "            # 这里，module是Module子类的一个实例。我们把它保存在'Module'类的成员\n",
    "            # 变量_modules中。_module的类型是OrderedDict\n",
    "            self._modules[str(idx)] = module\n",
    "\n",
    "    def forward(self, X):\n",
    "        # OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们\n",
    "        for block in self._modules.values():\n",
    "            X = block(X)\n",
    "        return X"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2a44d091",
   "metadata": {
    "origin_pos": 27,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "`__init__`函数将每个模块逐个添加到有序字典`_modules`中。  \n",
    "读者可能会好奇为什么每个`Module`都有一个`_modules`属性？  \n",
    "以及为什么我们使用它而不是自己定义一个Python列表？  \n",
    "简而言之，`_modules`的主要优点是：  \n",
    "在模块的参数初始化过程中，系统知道在`_modules`字典中查找需要初始化参数的子块。  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "0272bce5",
   "metadata": {
    "origin_pos": 29
   },
   "source": [
    "当`MySequential`的前向传播函数被调用时，每个添加的块都按照它们被添加的顺序执行。  \n",
    "现在可以使用我们的`MySequential`类重新实现多层感知机。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "9672de9a",
   "metadata": {
    "origin_pos": 31,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor([[ 0.0007, -0.0676, -0.1361, -0.1237, -0.2155, -0.1986, -0.0509,  0.1206,\n",
       "         -0.0216,  0.0631],\n",
       "        [ 0.0610, -0.0706, -0.1582, -0.0581, -0.2469, -0.2294, -0.0682, -0.0893,\n",
       "         -0.0239, -0.0245]], grad_fn=<AddmmBackward0>)"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "net = MySequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))\n",
    "net(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "822aa00e-2a3c-4ec0-b693-ec84984f9ce7",
   "metadata": {},
   "source": [
    "`MySequential`的用法与之前为`Sequential`类编写的代码相同  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "189aa472",
   "metadata": {
    "origin_pos": 33
   },
   "source": [
    "\n",
    "## 在前向传播函数中执行代码\n",
    "\n",
    "`Sequential`类使模型构造变得简单，允许我们组合新的架构，而不必定义自己的类。  \n",
    "然而，并不是所有的架构都是简单的顺序架构。  \n",
    "当需要更强的灵活性时，我们需要定义自己的块。  \n",
    "例如，我们可能希望在前向传播函数中执行Python的控制流。  \n",
    "此外，我们可能希望执行任意的数学运算，而不是简单地依赖预定义的神经网络层。  \n",
    "\n",
    "到目前为止，我们网络中的所有操作都对网络的激活值及网络的参数起作用。  \n",
    "然而，有时我们可能希望合并既不是上一层的结果也不是可更新参数的项，我们称之为*常数参数*（constant parameter）。  \n",
    "例如，我们需要一个计算函数  \n",
    "$f(\\mathbf{x},\\mathbf{w}) = c \\cdot \\mathbf{w}^\\top \\mathbf{x}$的层，  \n",
    "其中$\\mathbf{x}$是输入，  \n",
    "$\\mathbf{w}$是参数，  \n",
    "$c$是某个在优化过程中没有更新的指定常量。  \n",
    "因此我们实现了一个`FixedHiddenMLP`类，如下所示：  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "9ad09596",
   "metadata": {
    "origin_pos": 35,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class FixedHiddenMLP(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__()\n",
    "        # 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变\n",
    "        self.rand_weight = torch.rand((20, 20), requires_grad=False)\n",
    "        self.linear = nn.Linear(20, 20)\n",
    "\n",
    "    def forward(self, X):\n",
    "        X = self.linear(X)\n",
    "        # 使用创建的常量参数以及relu和mm函数\n",
    "        X = F.relu(torch.mm(X, self.rand_weight) + 1)\n",
    "        # 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数\n",
    "        X = self.linear(X)\n",
    "        # 控制流\n",
    "        while X.abs().sum() > 1:\n",
    "            X /= 2\n",
    "        return X.sum()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "06017344",
   "metadata": {
    "origin_pos": 38
   },
   "source": [
    "在这个`FixedHiddenMLP`模型中，我们实现了一个隐藏层，其权重（`self.rand_weight`）在实例化时被随机初始化，之后为常量。  \n",
    "这个权重不是一个模型参数，因此它永远不会被反向传播更新。  \n",
    "然后，神经网络将这个固定层的输出通过一个全连接层。  \n",
    "\n",
    "注意，在返回输出之前，模型做了一些不寻常的事情：  \n",
    "它运行了一个while循环，在$L_1$范数大于$1$的条件下，将输出向量除以$2$，直到它满足条件为止。    \n",
    "最后，模型返回了`X`中所有项的和。    \n",
    "注意，此操作可能不会常用于在任何实际任务中，我们只展示如何将任意代码集成到神经网络计算的流程中。   \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "00ebc567",
   "metadata": {
    "origin_pos": 40,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor(0.1530, grad_fn=<SumBackward0>)"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "net = FixedHiddenMLP()\n",
    "net(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "80b18eb2",
   "metadata": {
    "origin_pos": 41
   },
   "source": [
    "我们可以[**混合搭配各种组合块的方法**]。  \n",
    "在下面的例子中，我们以一些想到的方法嵌套块。\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "6ca3b399",
   "metadata": {
    "origin_pos": 43,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "tensor(0.3223, grad_fn=<SumBackward0>)"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "class NestMLP(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        super().__init__()\n",
    "        self.net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),\n",
    "                                 nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())\n",
    "        self.linear = nn.Linear(32, 16)\n",
    "\n",
    "    def forward(self, X):\n",
    "        return self.linear(self.net(X))\n",
    "\n",
    "chimera = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP())\n",
    "chimera(X)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "3b12e280",
   "metadata": {
    "origin_pos": 46
   },
   "source": [
    "## 效率\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "e26229d3",
   "metadata": {
    "origin_pos": 48,
    "tab": [
     "pytorch"
    ]
   },
   "source": [
    "读者可能会开始担心操作效率的问题。  \n",
    "毕竟，我们在一个高性能的深度学习库中进行了大量的字典查找、代码执行和许多其他的Python代码。  \n",
    "Python的问题[全局解释器锁](https://wiki.python.org/moin/GlobalInterpreterLock)是众所周知的。z  \n",
    "在深度学习环境中，我们担心速度极快的GPU可能要等到CPU运行Python代码后才能运行另一个作业。  \n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "4fa617e6",
   "metadata": {
    "origin_pos": 51
   },
   "source": [
    "## 小结\n",
    "\n",
    "* 一个块可以由许多层组成；一个块可以由许多块组成。\n",
    "* 块可以包含代码。\n",
    "* 块负责大量的内部处理，包括参数初始化和反向传播。\n",
    "* 层和块的顺序连接由`Sequential`块处理。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "dd044075-917b-4010-9634-f10565dddad6",
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   "outputs": [],
   "source": []
  }
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "d2l-zh-312",
   "language": "python",
   "name": "d2l-zh-312"
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  "language_info": {
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